harbor-sdk
让 AI Agent 安全调用外部工具的标准化 SDK,支持 TypeScript/Python 双语言,密钥隔离设计防止 Prompt Injection 泄露。
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本应用为开源项目,仅供学习研究,请遵守其开源协议。
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图1:Harbor SDK 官方 Logo
在 AI Agent 大行其道的 2026 年,一个让开发者头疼的普遍问题是:**如何让 Agent 安全、可复用地调用外部工具和 API?**大多数解决方案走向两个极端:要么把工具硬编码在 Agent 内部,导致代码耦合、无法审计;要么过早依赖一个托管平台,还没验证工作流就先背上厂商锁定。
zonko-ai 团队推出的 Harbor SDK 试图给出第三条路——提供一个标准化的 SDK,让应用代码可以通过规范的 Promise 客户端调用 Harbor 平台能力,同时在本地开发时完全不依赖托管服务,按需接入。
Harbor 是一个 AI Agent 工具执行平台,核心解决三个问题:
tryharbor.ai 提供托管版,而 harbor-sdk 是这套体系的开源 SDK 包。
Harbor SDK 采用分层架构,层次清晰:
第一层:应用端 @hrbr/client — 面向 App/Agent 代码的 Promise-first 客户端,返回普通 Promise,应用无需理解 Effect 或异步底层。支持浏览器、Node.js、CLI 等多种运行环境。
第二层:系统端 @hrbr/sdk — 面向 Harbor 平台系统本身的复合 Facade,导出 Agents、Core、Inspect、Orbit、Platform、Plugins、Protocol、Registry、Runtime 等九大命名空间,是平台 SDK 的完整入口。
第三层:本地平台 @hrbr/sdk/platform/local — 可以在本地初始化项目、启动兼容 Harbor 路由的服务器、记录执行历史,并运行一个小型前端界面,无需连接 tryharbor.ai。
Python 客户端 harbor_sdk — 与 TypeScript SDK 共享同一套生成协议(harbor_sdk_generated),同时提供同步和异步两种调用方式,适合脚本、数据管道等场景。
① 密钥隔离安全模型 — Harbor 的设计哲学是:密钥和凭证存储在 Workspace 级别,Agent 运行时只能通过 Harbor API 调用工具,永远拿不到原始密钥。这从根本上规避了将 API Key 写入 Prompt 可能导致的泄露风险。
② 多语言客户端 — TypeScript 侧提供两种客户端:createHarborClient() 返回普通 Promise,@hrbr/client/effect 则将相同接口包装为 Effect 值,天然支持 Effect-TS 的错误处理和依赖注入生态。Python 侧提供 HarborClient(同步)和 AsyncHarborClient(异步),覆盖两种主流 Python 编程范式。
③ 运行时结果结构 — runtime.execute() 返回的结果包含原始 JSON 和结构化的 content 块(text、JSON、skill_bundle),应用代码可以按类型分发处理,无需自己解析 Prompt 输出。
④ 本地开发服务器 — @hrbr/sdk/platform/local 可在本地启动一个 Harbor 兼容服务,自带前端 Dashboard,数据存在本地文件,适合离线开发、安全敏感场景,以及在没有云服务的环境下验证 Harbor 工作流。
由于 Harbor SDK 本质是一个 SDK 包而非独立服务,部署流程取决于你的使用场景:
集成到现有项目(推荐):TypeScript 侧 npm install @hrbr/client 或 npm install @hrbr/sdk,Python 侧 pip install harbor-sdk,然后按文档初始化 HarborClient 即可。
本地平台体验:bun run --filter local-platform-example serve 可启动本地 Harbor 兼容服务,打开浏览器访问 http://127.0.0.1:port,用 local-token 作为认证令牌即可体验完整 Dashboard。
前置依赖:Bun 1.3+(必须)、Node 22+(可选,TypeScript 开发用)、Python 3.10+(Python SDK)。无 GPU 需求,普通笔记本即可。
① 仍处于 Pre-release 阶段:v0.1.2 版本通过 GitHub Release 分发而非 npm/PyPI 正式注册包,需要通过 GitHub URL 直接安装,后续 API 可能有破坏性变更。
② 文档尚在完善:Python 客户端的 README 和示例相对 TypeScript 侧较少,对不熟悉 TypeScript 的纯 Python 开发者而言上手门槛略高。
③ 生态依赖 Harbor 平台:本地 SDK 客户端可以跑,但真正有价值的 Skill 注册、团队协作、Workspace 管理等功能需要接入 tryharbor.ai 托管平台。开源 SDK 本身只是客户端,本地服务缺乏这些协作能力。
Harbor SDK 代表了 2026 年 AI Agent 基础设施的一个重要方向:密钥安全 + 工具标准化 + 本地优先。随着 Model Context Protocol (MCP) 生态的扩张,Agent 如何安全调用外部工具已成为行业核心议题。Harbor 的设计恰好踩在这个痛点上——不要求开发者把密钥交给 Agent,也不要求必须用某个托管平台,给了开发者更大的控制权。
从 GitHub 趋势看(398 stars,2026-05-11 创建,不到两个月),Harbor SDK 处于快速成长期。结合 zonko-ai 团队在 Agent 执行领域的积累,该项目值得持续关注。